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- TensorFlow表现 | PerformanceDeveloping a new backend for XLA（为XLA开发一个新的后端）
Developing a new backend for XLA（为XLA开发一个新的后端）
2.具有现有LLVM后端的非CPU类硬件。 3.没有现有LLVM后端的非CPU类硬件。 注意：LLVM后端可以是官方发布的LLVM后端或内部开发的定制LLVM后端。
- ElectronAPI·对象 | API·ObjectsGPUFeatureStatus
GPUFeatureStatus
- C++线程支持 | Thread supportstd::hardware_constructive_interference_size
std::hardware_constructive_interference_size
STD：硬件[医]破坏性[医]干扰[医]大小，STD：：硬件[医]建设性[医]干扰[医]大小 [表格] 1%29两个对象之间的最小偏移量，以避免错误共享。
- C++线程支持 | Thread supportstd::hardware_destructive_interference_size
std::hardware_destructive_interference_size
STD：硬件[医]破坏性[医]干扰[医]大小，STD：：硬件[医]建设性[医]干扰[医]大小 [表格] 1%29两个对象之间的最小偏移量，以避免错误共享。
- TensorFlow表现 | PerformanceXLA Overview（XLA概述）
XLA Overview（XLA概述）
我们早期发布了XLA，这样开源社区可以为其开发做出贡献，并为与硬件加速器集成创建一条路径。 XLA（加速线性代数）是用于优化TensorFlow计算的线性代数的域特定编译器。
- C++线程支持 | Thread supportstd::thread::hardware_concurrency
std::thread::hardware_concurrency
线程：：硬件[医]并发性 [表格] 返回实现支持的并发线程数。该值只应视为提示。 参数 %280%29 返回值 支持的并发线程数。如果该值未定义好或不可计算，则返回0...
- ReactNativeAPIsBackHandler
BackHandler
BackHandler 检测硬件按钮用于后退导航。 Android：检测硬件后退按钮，并且如果没有侦听器或者如果没有侦听器返回true，则以编程方式调用默认后退按钮功能以退出应用程序。
- Erlang指南：嵌入式 | Guide: Embedded2. Windows NT
2. Windows NT
硬件Watchdog 对于在带有ISA和/或PCI总线的标准PC上运行的WindowsNT，可以安装带有硬件看门狗的扩展卡。 有关更多信息，请参见heart(3)内核中的手册页。
- TensorFlow表现 | PerformancePerformance（性能）
Performance（性能）
- ReactNativeComponents: ModalModal
Modal
PropTypes.func.isRequired:PropTypes.func onRequestClose当用户点击Android上的硬件返回按钮或AppleTV上的菜单按钮时，会调用该回调。
- CSS设备适配 | Device Adaptation方向 | @viewport.orientation
方向 | @viewport.orientation
[表格] 语法 值 auto用户代理将自动设置文档的方向，通常基于由加速度计（如果设备具有这样的硬件传感器）确定的设备的方向，尽管经常有用户控制的OS级“锁定方向”设置将超过加速计读数。
- SQLite其他 | MiscellaneousInternal Versus External BLOBs
Internal Versus External BLOBs
当然，您的里程可能会因硬件，文件系统和操作系统而异。在进行特定设计之前，请仔细检查目标硬件上的这些数字。 SQLite在公共领域。
- C++标准库头文件 | Standard library header filesnew
new
- Python网络 | Internetuuid
uuid
该uuid模块定义了以下功能： uuid.getnode() 获取硬件地址为48位正整数。这是第一次运行，它可能会启动一个单独的程序，可能会很慢。
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